Python 如何更好地适应seaborn violinplots？

下面的代码为我提供了一个非常好的violinplot（以及其中的boxplot）

到目前为止还不错。但是，当我查看

foo

时，该变量不包含任何负值。这里的

seaborn

情节似乎有误导性。正常的matplotlib箱线图提供了更接近我预期的内容

---

如何才能使violinplots更适合（不显示假负值）？

如评论所述，这是基于高斯KDE假设的结果（我不确定我会称之为“人工制品”）。如前所述，这在某种程度上是不可避免的，如果您的数据不符合这些假设，您最好只使用箱线图，它只显示实际数据中存在的点

然而，在你的回答中，你会问它是否适合“更紧”，这可能意味着一些事情

一个答案可能是更改平滑内核的带宽。您可以使用

bw

参数来实现这一点，它实际上是一个比例因子；将使用的带宽是

bw*data.std（）

：

另一个答案可能是在数据点的极端截断小提琴。KDE仍然适合超出数据边界的密度，但不会显示尾部。您可以使用

cut

参数来实现这一点，该参数指定应该绘制的超过密度极值的带宽单位。若要截断，请将其设置为0：

sns.violinplot(y=data, cut=0)

---

顺便说一句，

violinplot

的API是0.6版本，我在这里使用的是开发版本，但是

bw

和

cut

参数都存在于当前发布的版本中，它们的行为或多或少是相同的。

好吧，这可能不太容易。这是KDE的人工制品，它不知道在0处有一个硬边界。如果您对该问题感兴趣，请参阅：@cel谢谢。我就是这么想的。但它不能更紧密地拟合吗？有算法可以做到这一点。在这个答案中可以看到令人印象深刻的结果：。但是我还没有在python中看到它。我不喜欢使用

cut

的解决方案。它隐藏了这样一个事实，

KDE

不能正确地适应这样的密度。接近边界0的密度是误导性的，因为即使相应的直方图最大值为0，您也会得到这样的密度估计。请参阅处的功能请求（等待statsmodels中的上游更改）。

data = np.random.rand(100)
sns.violinplot(y=data, bw=.1)

sns.violinplot(y=data, cut=0)